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社会网络分析法

06-25 1对1辅导

  总序:

  从分析模型的角度来看,定量分析在以下几个方向有了突破性发展:

  1. 缺失值处理:由于社会生活的复杂性,社会调查数据常常出现缺失值,传统处理方式是忽略这些缺失值或者用均值替代。但现在则倾向于用多重插值法其他基于模型的方法进行处理理。这些不仅会增强我们对数据的处理能力而且将改变我们设计问卷的方式。基于这些技术,我们在不增加被访者负担的前提下,大大增加调查问卷的内容:每个被访者只回答问卷的一部分然后通过对缺失值的处理,获得他们对未部分的估值。

  2. 非线性关系:线性假定是经典定量分析的一个常见假定,但在实际研究当中线性假定只能被看作是对社会现实的一个逼近和简化。面对具体的研究数据如果没有理论上的明确指引(不幸的是我们常常没有中程理论的指引),我们是无法在线性模型和非线性模型之间做出取舍的。但Mars模型的出现,让我们可以从经验数据当中获得最为拟合的变量之间的函数关系,而不必预先做出线性假定。这样,理论思考和数据分析就可以实现一个互动的循环过程,定量分析就不单单是对理论和假设的简单证伪过成部分,而是理论思维的一个重要组成部分。

  潜变量分析:

  分层分析 latent class analysis

  结构分析 structure analysis

  赋值分析 budget analysis

  理论概念(如权力、声望、地位等),通过潜变量到显变量的映射(测量过程),就有了连接的桥梁。

  社会网络分析目前仍然有比较强的形态学特征

  对于社会学应用研究而言,研究的对象具有历史性、规模大、变迁的过程不仅漫长而且表现出某种渐进性,且因社会隔离、社会伦理原因无法接近或有实验禁忌等,无法直接进行观察和研究,这时计算机模拟就成为一种可供选择的替代方案。

  定性分析:

  比较传统的、源自语言学的方法:内容分析、话语分析、修辞分析、语意分析、符号学、论据分析

  社会学家的方法:扎根理论、事件结构分析、定性对比分析、序列分析、形式叙事分析、语库建设

  常规统计学面对的数据都是属性数据,即社会行动者自身拥有的数据(如性别、年龄、GDP等)。用来分析属性数据的统计数据和方法(如回归分析、方差分析、对数线性模型等)也都比较成熟,但是这些方法大都要求自变量之间相互独立,否则会出现共线性问题,从而使得参数估计不准确。然而,当我们研究两个或多个行动者之间关系的时候,出现的则是关系数据,违背了独立性这个假设。

  社会网络分析在亲属 关系、社区结构、连锁董事会以及精英结构研究中的应用

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